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增加训练数据可以提高模型的泛化能力
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-03-26 16:09:58
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(
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正确
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1.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
2.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
3.
如何提高模型的泛化能力
4.
训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。
5.
通常期望学习模型具有较强的泛化能力。
6.
下列关于机器学习的基本概念表述正确的是A.机器学习模型是建立在输入数据和模型输出之间的映射关系B.训练集是用来训练模型的数据集C.测试集是用来确定模型超参数的数据集D.验证集是用来测试模型真实泛化能力的数据集
7.
分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。
8.
方差(variance)是指模型预测结果的离散程度,方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性,即模型在不同数据集上的泛化能力。
9.
以下哪些技术可以用于提高模型的训练速度? ( )
10.
神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果
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